Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
На заре своего существования Kubernetes был в основном ориентирован на создание функций для рабочих нагрузок на базе микросервисов. В последние годы его возможности расширились до поддержки пакетной обработки для высокопроизводительных вычислительных нагрузок, пишет на портале The New Stack Мацек Ружацки, менеджер по продуктам Google Cloud. Kubernetes прошел долгий путь с момента своего создания в 2014 г. Изначально ориентированный на поддержку рабочих нагрузок на базе микросервисов, Kubernetes превратился в мощный и гибкий инструмент для создания платформ пакетной обработки. Эта трансформация обусловлена растущим спросом на возможности машинного обучения, переходом высокопроизводительных вычислительных систем (HPC) в облако и эволюцией в отрасли к более свободно связанным математическим моделям. Недавняя работа PGS по использованию Kubernetes для создания вычислительной платформы с 1,2 млн. виртуальных процессоров, эквивалентной седьмому лучшему суперкомпьютеру в мире, но работающей в облаке и на виртуальных машинах Spot, является ярким примером этой тенденции. На заре своего существования Kubernetes был в основном ориентирован на создание функций для рабочих нагрузок на базе микросервисов. Его мощные возможности оркестровки контейнеров делали его идеальным для управления сложностью таких приложений. Однако пользователи пакетных рабочих нагрузок часто предпочитали полагаться на другие фреймворки, такие как Slurm, Mesos, HTCondor или Nomad. Эти фреймворки предоставляли ... читать далее.
